在统计分析领域中，EViews软件是一款被广泛使用的统计分析软件之一。自从我开始使用EViews以来，我深深地感受到它的强大和易用性，让我在我的研究工作中受益匪浅。
EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
计量经济学已经成为了经济学研究领域中必不可少的工具。EViews软件是一款专业的计量经济学分析软件，具有丰富的功能和工具，包括时间序列分析、面板数据分析、回归分析、预测等。本文将探讨EViews软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用EViews软件进行数据处理和建模分析。
EViews是一款专业的计量经济学软件，广泛应用于金融、经济学、商业等领域。该软件以其强大的数据处理和分析能力、丰富的统计方法和模型库以及简单易用的界面设计，为用户提供全面、高效的计量分析解决方案。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者呈
EViews是由美国Quantitative Micro Software公司开发的一款计量经济学软件，主要用于经济和金融的数据处理和建模。该软件具有强大的数据分析和建模能力，可以帮助用户更加有效地进行数据分析和解释。同时，EViews还提供了多种数据格式的支持和数据导入导出功能等方便用户的使用。
EViews软件是一款用于计量经济学分析的软件，具有强大的数据处理和模型建立能力。它可以帮助用户快速、高效地进行数据分析和模型建立，提高工作效率和生产效益。本文将详细介绍EViews软件的特点和使用方法，并结合实际案例进行演示和说明。
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经
这里大部分都是英文的书。国内对于R的书籍的翻译中文几乎可以忽略的说。 1.入门级读物 R的帮助文档中提供了一些入门的读物，比如《Anintroduction to R》，是R早期入门的权威读物，这本书有中文版,叫做《R导论》 。另一本早期的著名入门读物是《R for beginners》,也有中文版，译名《R入门》 。国内关于R的一本早期的经典读物是《统计建模与R软件》，写得比较全面，特别是适合做概率统计和多元统计的参考书来用。 新近的一些比较好的入门书比如《R in action》,是Manning出
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本教科书在可再现金融上拉开帷幕，并展示了如何通过提供一个完全透明的R代码基础来应用金融和计量经济学的理论概念。 这本教科书在可再现金融上拉开帷幕，并展示了如何通过提供一个完全透明的R代码基础来应用金融和计量经济学的理论概念。聚焦于R的编码和数据分析，我们展示了学生、研究人员、数据科学家和专业人员如何从零开始进行实证金融研究。我们从对初学者友好的R包tidyverse系列介绍开始，我们的方法围绕着它。然后，展示如何访问和准备公共开源数据源(如法国数据库、宏观经济数据
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。 1初级入门 《R语言实战》，这是高涛、肖楠等翻译的一本书详细全面介绍了入门、图形、统计、回归、方差、功效分析、广义线性模型、主成分、因子分析、缺失值处理等。除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了 2高级入门 读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了
EViews是一款由美国公司IHS Markit开发的经济学和金融学数据分析软件。EViews支持多种数据格式和统计方法，能够进行数据分析、建模和预测等工作，并拥有出色的图表和报告生成功能，因此广受经济学和金融学界的青睐。
现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R语言。 对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑
今天要跟大家分享的是相关系数图矩阵！ 相关系数矩阵大家肯定都不陌生吧，作为识别变量之间的关系以及共线性程度，会在很多数据环境下用到。 但是相关系数矩阵毕竟全是数字，看起来还是不够直观，需要我们主动去识
如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，《哈佛商业评论》杂志甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学家又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学家，希望能让你们了解这些神奇的人和他们的神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
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本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。
作为一名成熟的数据分析师，那必然是要头顶Python，脚踩SQL，左手一个Tableau，右手一个Excel。能取数，会报表，埋点AB两不误，分析落地显价值。
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对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化
EViews是一款面向时间序列分析的统计软件，自推出以来广泛应用于经济学、金融学、商业学等领域。其强大的数据处理功能、简洁直观的界面以及灵活的扩展性受到了众多研究者的青睐。本文旨在对EViews进行介绍、应用和展望，为使用EViews的研究者提供参考。
AI 科技评论按：由中国计算机学会（CCF）主办、雷锋网和港中大（深圳）联合承办的第四届「全球人工智能与机器人峰会」（CCF-GAIR）将于 2019 年 7 月 12 日至 14 日在深圳举行。自 2016 年创办以来，CCF -GAIR 已先后邀请到 10 余位中美两国院士、图灵奖得主、数十位 IEEE/ACM/IAPR Fellow、上百位在各自专业领域享有盛誉的学者以及 AI 领域的知名企业家、投资者和创新者做了大会报告及相关圆桌分享，是目前为止本土人工智能领域规格最高、影响力最大的峰会。
EViews是一款经济学数据分析软件，主要用于对时间序列数据进行统计分析和建模。它具有直观的用户界面和强大的功能，可以帮助经济学家、金融学家和社会科学研究人员进行各种数据分析。
在进行真正的数据分析操作之前，要首先分析你的需要，你为什么要进行数据分析，数据分析是为了什么。
“[T]he concept of multiple regression and the linear regression model in particular constitutes the underlying platform of most econometric modeling, even if the linear model itself is not ultimately used as the empirical specification.”
今天跟大家分享Stata特别篇的下篇——多变量图表汇总！ 在多变量图表中，增加的变量仅仅限于定距变量，也可以是定类变量。 打开数据集： use "D:\Stata12.0\auto.dta", cl
可能学习和工作还有兴趣都跟统计沾些边，一些朋友和网友也问我些如何学习统计之类的问题，他们当然一样是非统计出身。结合自己的学习经历，这里一并回答了，也权当一个成长备忘录，所以这里取一个柏拉图“《智者篇》
EViews是一款专业的计量经济学软件，广泛应用于经济学研究、金融分析以及商业统计分析等方面。该软件拥有独特的多种功能和工具，本文将从几个方面介绍EViews软件的独特功能，并结合实际案例来具体说明其适用性。
本文将系统的介绍统计学专业的专业概况、就业前（钱）景、就业方向、以及企业对招聘时对学历的要求、最后将谈一些自己的择校建议。
从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考? 具体内容 专业名称：数据科学与大数据技术; 人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利
shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。在古代，得琅琊阁者得天下；现在，得大数据者得天下。
题外话：天天不用做事也是一种痛苦，老天爷呀，看在我如此虔诚的份上，就让我一个人承担这样的痛苦吧！
第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-中国香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。
前言：非参数分析是统计学和计量经济学的一个重要方法工具，在研究与实践中有着广泛的应用。本文为众多的非参数分析方法建立个统一的视角，阐释非参数分析的性质、作用、发展、使用方法以及经济解释。洪永淼教授首先从计量经济学研究中的参数模型引入，指出了参数模型的优点和不足，从而过渡到非参数统计方法的介绍。期间，洪教授系统地介绍了非参数方法的发展历史、模型种类和基本原理，并着重讲解了Global Smoothing和Local Smoothing两类方法的理论和联系。最后，洪教授衔接到现代大数据时代的机器学习研究，通过对多种机器学习的理论和方法介绍，讨论非参数方法与机器学习的联系与区别，指出机器学习很多方法本质和基础就是非参数统计模型，并可从非参数分析角度解释了机器学习方法在预测能力上表现优良的原理。
随着大数据时代的到来，很多人对大数据产生了浓厚的兴趣，然而，大数据只是一个新概念，很多认识都是不正确的。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点，与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分析存在许多流行观点，但其中很多核心观点都值得商榷。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。云计算和搜索引擎的发展，使得对大数据的高效分析成为可能，核心问题是如何在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取有价
谢梁，美国微软总部首席数据科学家，本科毕业于西南财经大学经济学专业，然后在中国工商银行从事信贷评估工作，一年后辞职到纽约州立大学学习应用计量经济学。研究兴趣主要是混合模型（mixed model）和数据挖掘方法，以及 SAS 潜力的挖掘（他认为在各大 SAS 论坛帮人解决问题同时学习他人经验，是提升自己最快的途径，曾用网名 oloolo），著有《Keras 快速上手：基于 Python 的深度学习实战》。 十余年的机器学习应用经验，让他成功从一位经济学毕业生转型为云计算领域的顶级数据科学家。近日，谢梁接受
从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考具体内容： 专业名称：数据科学与大数据技术; 人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题。 学制：四年;学位：工学或理学学位。 目前已有35所高校申报了大数据专业： 第一批(3所)：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学; 第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学
1.基础知识：网站基本原理，html,python,多进程/多线程/协程等（必学）
2001年，宾夕法尼亚大学法律系教授特德·鲁格（Ted Ruger）正在参加一个研讨会，听取安德鲁·马丁（Andrew Martin）和凯文·奎因（Kevin Quinn）两位政治学家关于一篇大数据分析文章的报告。马丁和奎因所报告的文章称，仅仅利用与案件政治特征相关的几个变量，他们就能预测出高等法院法官的投票结果。对此，特德不以为然。 特德看起来一点儿也不像大家平时看到的那些貌似身体瘦弱的学究们；他的身材像运动员一样健硕，长着方下巴，脸上虽然布满皱纹但容貌英俊。他听研讨会时，不喜欢那些政治学家们报告其研究
工具变量本身是一个计量经济学的概念，它的出现是为了克服普通最小二乘法中的内生性问题。在这里，内生性是指回归模型中的解释变量（X）和随机扰动项（δ）相关。
编者按： 经济和金融是当今社会非常重要的学科，也是大部分人或多或少都了解一些的两门功课，但想要学好这两门学科，阅读优质的图书是必不可少的。因此小编在整理了知乎上大家关于优质书籍的推荐后，根据知乎上经管之家的推荐顺序，按照金融学入门及进阶图书、经济学入门及进阶图书以及其他的一些推荐书籍选取了一些图书来和大家分享。其中部分的书评整理自豆瓣。
来源：计量经济学服务中心 本文约2700字，建议阅读8分钟 本文为你介绍了因果推断书籍的代码合集。 1、Causal Inference: The Mixtape 来源： https://mixtape.scunning.com/index.html 简介 这是《Causal Inference: The Mixtape》的在线版本，因果推理包括一些工具，让社会科学家能够确定什么导致什么。在一个混乱的世界里，因果推理有助于确定所研究行为的因果关系——例如，提高最低工资对就业的影响(或缺乏影响)，幼儿教育对
真正让CapOne卓然领先的是它真的愿意去做实验。CapOne不满足于对客户行为的历史数据分析，而是通过做随机试验主动参与到市场当中。 2006年，CapOne做了28 000多个实验——28 000个关于新产品、新广告策略以及新合同条款的实验。在信封上印“此优惠有时间限制”或者“新开账户利率2.9%”，哪个更有效呢？CapOne把潜在客户分为两类，看哪种方法的成功率更高一些。 这看起来挺简单。然而，通过计算机程序做抛硬币实验，把正面朝上的次数和背面朝上的次数区别对待，这是大数据分析最强大的技术之一所隐含的
在日常生活中，统计学无处不在，每个人、每件事似乎都可以使用统计数据加以说明。随着人类迈入大数据时代，统计学在方方面面更是发挥了不可或缺的作用。统计学思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。它们对统计学的发展起到了指导作用。
公众号第一次介绍Marcos Lopez de Prado，则是来自他一篇论文：《The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail》，公众号进行了解读，详见：
MATLAR R2022a for Mac是一款mac数据分析数学软件，可以更加精确对各种数据进行分析_统计，从而拿到最有用的资料。
学习数据挖掘的朋友，对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法，都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候，我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是，分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面，所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看，分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的，他们之间不仅仅有算法上的具体差异，更重要的是，甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。 1. 类别是否预先定义是最直观区别 算
作者 | 陈彩娴、Mr Bear 编辑 | 青暮 近日，图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important
简介: SAS（全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。 它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。 基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SA
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